公开(公告)号：CN117032691A

公开(公告)日：2023-11-10

申请号：CN202310843186.6

申请日：2023-07-11

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 赵悦 ,  向泓蓓 ,  李丹丹 ,  姜宇 ,  金晶

IPC: G06F8/38 ,  G16H30/20 ,  G16H30/40 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/045 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06T7/00 ,  A61B8/08 ,  A61B8/00

Abstract: 一种基于改进GAN网络的卵巢疾病超声图像的生成算法，它涉及一种卵巢疾病超声图像的生成算法。本发明为了解决基于超声图像的卵巢疾病智能诊断研究中数据量小、疾病样本不均衡的问题。本发明的步骤包括：步骤一、对卵巢疾病超声图像进行预处理；步骤二、构建基于TGAN的三架构网络，实现卵巢疾病超声图像的合成；步骤三、基于定性和定量评估卵巢疾病合成图像；步骤四、实现端到端的卵巢疾病智能合成GUI界面。本发明属于图像处理技术与医学辅助诊断技术领域。

公开(公告)号：CN119693386A

公开(公告)日：2025-03-25

申请号：CN202411629364.6

申请日：2024-11-15

Applicant: 哈尔滨工业大学 ,  成都川哈工机器人及智能装备产业技术研究院有限公司

Inventor： 赵悦 ,  向泓蓓 ,  周治宇 ,  朱冬

IPC: G06T7/11 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明涉及一种基于改进U‑Net的宫颈TCT图像的细胞分割方法，属于图像处理技术与医学技术领域。解决基于宫颈TCT图像的宫颈癌智能筛查研究中未充分考虑细胞复杂形态学特征、细胞精细分割不足的问题。包括以下步骤：对宫颈细胞TCT图像进行预处理；构建基于EGE‑UNet的分割网络；基于定性和定量评估细胞图像分割模型；基于已评估模型获得宫颈细胞分割结果。本发明使用EGE‑UNet模型能够实现高质量的宫颈TCT细胞图像分割，宫颈细胞核和细胞质的精细分割，有利于后续宫颈细胞智能诊断的相关研究；本发明基于精确的细胞分割结果，能够辅助提取多种细胞形态学特征，具有临床指导意义，为后续的宫颈细胞研究提供更具可解释性的量化数据。